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World File Search System性能度量
![arxiv：2410.18365v1 [cond-mat.supr-con] 2024年10月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2d90d81ffd9c654422cd500d4218793858db6316.webp)
arxiv：2410.18365v1 [cond-mat.supr-con] 2024年10月24日
超导射频（SRF）腔使用沿轴的电场加速颗粒[1]。加速梯度E ACC是一个关键的性能度量，因为较高的梯度缩短了给定能量所需的加速器长度。然而，最大值受腔的材料特性的约束。第一个限制因素是材料的超导式，尤其是临界较低的领域（B C 1）和过热场（B SH）[2-5]。随着E ACC的影响，峰表面磁场b 0上升，其中b 0 = ge acc，由腔设计设置为g。最初，腔仍然处于Meissner状态，但是随着场的增加，涡流渗透，导致RF损失和淬火。Meissner状态在B C 1处具有亚稳态，上限为B sh。因此，在B C 1和B sh之间的亚稳带中，最大值可实现的字段b（max）0受约束。在电子均值自由路径上均延伸，与残余电阻率比（RRR）相关。另一个限制来自材料的热稳定性。即使没有表面缺陷，例如正常情况下的残基，地形不规则或弱质体沉淀，表面电阻的指数温度依赖性r s也会产生一个反馈反馈循环[6，7]。（1/2）r S H 2 0之间的这种反馈，而所得温度上升会导致与缺陷无关的热失控，超过阈值范围，B运行。阈值B运行取决于诸如表面电阻，腔壁厚度，导热率和Kapitza电导等因素。这些基本限制B C 1，B SH和B运行可以通过使用高RRR使用高纯度niobium来增强。尽管众所周知，较高的RRR与理论领域之间的联系是众所周知的，但数十年来具有不同RRR值的腔测试的综合总结仍然不可用。此简短说明从1980年代到2020年代编译了数据[8-21]，RRR值范围从30到500到
使用计算机视觉和人工智能改善了信号交叉的性能
问题信号交叉点的有效操作受几个因素的影响。在信号交叉点中起着至关重要的作用的一些关键因素包括几何特征和信号化系统[1]。交叉路口的物理布局和设计，包括车道宽度，转弯半径和视力距离，可能会影响其效率。精心设计的几何特征可以促进流畅的流量并最大程度地减少冲突[2]。交通信号的设计，时机和协调在有效的信号交叉点运行中也起着至关重要的作用。诸如信号相相，周期长度和检测等因素会影响整体性能。评估信号交叉点的性能是交通管理的关键方面。路易斯安那州运输与发展部（DOTD）使用的一种评估信号交叉点的方法涉及对录制视频的手动检查。此过程要求人员审查记录的视频，以评估信号交叉点的性能和效率。评估通常集中于交通流量，拥塞和安全性等因素。重要的是要注意，评估当前设计的效率需要一种更全面和系统的方法。EDC是联邦公路管理局（FHWA）的一项倡议，旨在识别和部署创新技术，以减少交付公路项目，增强安全性和保护环境所需的时间[4]。它旨在提供自动化信号交集性能评估的工具。因此，每天计数（EDC）4技术计划中包含的自动流量信号性能度量（ATSPM）被定义为绩效措施，数据收集和数据分析工具的套装，以支持目标和基于性能的基于绩效信号操作，维护，维护，管理和设计的方法，以提高所有信号的交互效率，以提高所有信号的交互效率[3]。该计划确定并部署了经过证明的创新未充分利用的创新，这些创新可以节省时间，金钱和资源，这些创新和资源可用于交付更多项目。因此，该项目旨在支持基于绩效的流量信号操作，维护，管理和设计的方法。
信息瓶颈作为SSVEP- ...
在这项研究中，提出了信息瓶颈方法作为稳态视觉诱发电位（SSVEP）基于脑部计算机界面（BCI）的优化方法。信息瓶颈是一种信息理论优化方法，可在保留有意义的信息和压缩之间解决问题。它在机器学习中的主要实际应用是表示学习或特征提取。在这项研究中，我们使用信息瓶颈来为BCI找到最佳的分类规则。这是信息瓶颈的新颖应用。此方法特别适合BCIS，因为信息瓶颈优化了BCI传输的信息量。稳态视觉诱发的基于潜在的BCI经常使用非常简单的规则进行分类，例如选择与最大特征值相对应的类。我们称此分类为Arg Max分类器。这种方法不太可能是最佳的，在这项研究中，我们提出了一种专门设计的分类方法，以优化BCIS的性能度量。这种方法比标准机器学习方法具有优势，该方法旨在优化不同的措施。在两个实验的两个公开可用数据集上测试了所提出的算法的性能。我们使用标准功率频谱密度分析（PSDA）和规范相关分析（CCA）在一个数据集上的特征提取方法，并表明当前方法的表现优于该数据集的大多数相关研究。在第二个数据集上，我们使用与任务相关的组件分析（TRCA）方法，并证明所提出的方法在使用少量类时，根据信息传输率，标准ARG最大分类规则优于标准ARG最大分类规则。据我们所知，这是在基于SSVEP的BCI的背景下使用信息瓶颈的第一次。 该方法是独一无二的，从某种意义上说，优化是在分类函数的整个空间中进行的。 它有可能提高BCIS的性能，并使校准不同受试者的系统更容易。据我们所知，这是在基于SSVEP的BCI的背景下使用信息瓶颈的第一次。该方法是独一无二的，从某种意义上说，优化是在分类函数的整个空间中进行的。它有可能提高BCIS的性能，并使校准不同受试者的系统更容易。
使用Python
Sasikumar B和Naveen Kumar M计算机申请硕士系Raja Rajeswari工程学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，Prof.sasikumar.b@gmail.com和Naveenmeti9353@gmail.com摘要：与图像相同的应用程序，并在现实中进行了自动驾驶，并在现实中进行了验证计算机视觉。在这个项目中，使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积（CNN）模型使用神经网络，在图片或视频供稿中使用Yolo（仅查看一次）或SSD（单拍的多伯克斯检测器）来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库，使用thepython编程语言开发，训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序，使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外，该项目还研究了如何加速推理，以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量，例如F1得分，回忆和精度。结果表明，在各种情况下，模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉，并提供了一份有用的手册，用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。关键字：Yolo I.II。 CVPR 2016已发布。II。CVPR 2016已发布。CVPR 2016已发布。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性，鼓励在包括图像处理，自主系统和监视的领域创新。引言该项目的目标是利用流行的深度学习框架和Python来开发实时对象检测系统。在计算机视觉中，对象检测至关重要，因为它可以使计算机分析在图片或视频流中找到东西。主要文章是该模型的“发展”的准确和有效的对象，可以用于各种环境，例如智能环境，自动驾驶汽车和监视。查找和检测以识别图形或电视框架的事物是PC视图中对象感情的问题。在这项技术中有几种用途，包括安全性和监视，自动驾驶汽车和医疗成像。文学调查“您只看一次：统一，实时对象检测” Joseph Redman，Santosh Davila，Ross Airsick和Ali Faradic是作者。可以在此处找到指向纸的链接。摘要：在实时对象识别中Yolo（您只看一次）体系结构的效率被突出显示。“更快的R-CNN：它是带有区域建议网络的实时对象检测”[链接：更快的R-CNN论文] [作者：浅滩跑步，瞄准He，Ross Airsick，Jain Sun] [Jain Sun] [发布：NIPS：NIPS 2015] [摘要：摘要：较快的R-CNN方法均可使用该网络的准确性，该网络均可在ARTIME INDERS中介绍。ECCV 2016是出版年。“单镜头多食探测器”纸质概要：介绍SSD，一种用于完成“移动视觉应用程序卷积性感性网络：一种有效的方法“移动网”的技术检测技术。